Base Layer
- Title
- GeoMorphoGuard - Basilicata
- Description
- Aggiornamenti al 20 dicembre 2024
Dall'esigenza di fornire dati sempre più aggiornati sui rischi naturali e antropici causati dalla crisi climatica, nasce GeoMorphoGuard, il servizio open data di monitoraggio e protezione delle aree a rischio idrogeologico attraverso l'utilizzo di prodotti LiDAR (DTM e DSM con risoluzione a 5 m) messi a disposizione dal Geoportale RSDI della Regione Basilicata, dati del PAI (Piano Assetto Idrogeologico) dell'Autorità di Bacino Distrettuale dell'Appennino Meridionale e di prodotti interferometrici elaborati da immagini satellitari Sentinel-1 e ottici di Sentinel-2 del programma Copernicus dell'Unione Europea.
Area di interesse: Vulture Alto Bradano (Basilicata)
Piattaforma RADAR Dipartimento della Protezione Civile (nrt)
Radar-DPC è la piattaforma del Dipartimento della Protezione Civile che consente di visualizzare, a scala nazionale, sia i fenomeni in corso sia quelli registrati nelle ultime 24 ore attraverso l’elaborazione, in tempo reale, di dati grezzi provenienti dalla rete radar nazionale, dalla rete delle stazioni pluviometriche e termometriche, dai dati satellitari e dalla rete di fulminazioni. Alla produzione di questi dati partecipano, insieme al Dipartimento, le Regioni attraverso la Rete dei Centri Funzionali, l’Enav-Ente nazionale per l'assistenza al volo e l’Aeronautica Militare.
Sono stati scelti i seguenti prodotti per le finalità del rischio idro-geomorfologico:
- WIND AMV (Atmospheric Motion Vector) che rappresenta la Direzione e l’intensità del vento in quota attraverso l’elaborazione di un dato satellitare con aggiornamento ogni 20 minuti;
- DPC - HRD (Heavy Rain Detection), visualizzabile impostando, come prodotto di base, il VMI o l’SRI, individua le aree dove sono in corso fenomeni di un certo rilievo, classificati secondo un Indice di Severità, e visualizza la loro possibile traiettoria nel brevissimo termine. Si aggiorna ogni 5 minuti;
- DPC - IR (Infrared) 10.8 che rappresenta la copertura nuvolosa attraverso l’elaborazione di un dato satellitare sul canale dell’infrarosso con aggiornamento ogni 5 minuti;
- LTG (Lightning) che rappresenta la mappa dei fulmini con aggiornamento ogni 10 minuti;
- SRT (Surface Rainfall Total), che rappresenta le precipitazioni cumulate registrate nell'ultima ora, 3, 6, 12 e 24 ore, integrando i dati della rete radar con i dati delle stazioni pluviometriche a terra con aggiornamento ogni 60 minuti;
- TEMP per visualizzare la mappa delle temperature registrate al suolo dalle stazioni termometriche a terra con aggiornamento ogni 60 minuti.
https://mappe.protezionecivile.gov.it/it/mappe-rischi/piattaforma-radar/
Centroidi comunali e calcolo della densità della popolazione per Kmq su dati ISTAT 2023.
Analisi idrologica da DTM (Digital Terrain Model)
E' stata elaborata l'analisi idrologica di n.95 fogli DTM, dove sono state calcolate le reti o canali di drenaggio delle acque, i nodi idrici, la direzione delle piene e i bacini di drenaggio.
Sono state calcolate le curve di livelllo (a 10 m), gli elementi geomorfologici, il rilievo ombreggiato, le pendenze, classi di pendeze, l'esposizione e la rugosità dei suoli.
Analisi del PAI (Piano Assetto Idrogeologico)
Sono stati elaborati i dati sulla pericolisità idraulica e il rischio frane per UoM Regionale Basilicata, UoM Bradano e UoM Interregionale Ofanto.
Calcolo della subsidenza lenta
Calcolo con GEE (con uno specifico script) delle aree in subsidenza (cm/anno) potenzialmente inondabili elaborate da12 (dodici) immagini InSAR Sentinel-1 con arco temporale semestale di 6 (sei) anni, dal 2019 al 2024 per i mesi di gennaio e luglio. Le aree sono state parametrate con la classificazione non supervisionata (machine learning) dell'immagine interferometrica RGB (gennaio 2018 - gennaio 2019) con restituzione delle aree umide.
Movimenti franosi
Calcolo dei moti franosi attivi (displacement_VV) del terreno su pendenze >15% da una coppia di immagini SAR Sentinel-1 del Programma Copernicus acquisite in modalità "descending" in banda C. Il processo si basa sulla tecnica Interferometrica SAR (InSAR), con particolare riferimento all'interferogramma differenziale (DInSAR) sensibile solo al movimento del terreno, che consente di misurare con precisione i movimenti superficiali lungo la linea di vista (LOS) del satellite e con valori di coerenza superiori a 0,8.
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 09ott2024
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 14nov2024
Media temporale deformazione superficiale dei suoli (cambi)
Calcolo e analisi della deformazione superficiale "assoluta" (LOS) multi-temporale espressa in metri (m), con valori di coerenza > 0.8 da n.7 coppie immagini inSAR con intervallo temporale di 12 giorni.
Immagini satellitari utilizzate:
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 28ago2023
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 09sett2023
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 21sett2023
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 03ott2023
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 15ott2023
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 27ott2023
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 08nov2023
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 20nov2023
Storico aree inondate
Elaborazione in GEE delle aree inondate da immagini satellitari SAR Sentinel-1 del programma Copernicus, da specifico script fornito da NASA-ARSET con tecniche di filtraggio e sogliatura. Applicazione della soglia statica e implementazione sperimentantale della soglia OTSU utile alla segmentazione adattiva.
Sono stati considerati gli annuali idrologici 2016, 2018, 2019, 2020 e 2021 della Protezione Civile della Regione Basilicata. Per il 2022 si è considerato un evento meteorologicamente estremo di marzo che ha colpito l'area tra Venosa e Palazzo San Gervasio, per il 2023 eventi piovosi significativi per il mese di giugno. Il prodotto finale ha restituito la mappatura delle aree inondate (flooded areas) per pendenze comprese tra 0 e 5%.
Immagini satellitari utilizzate:
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 9sett2016
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending / 27sett2016
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending / 7lug2018
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 6ago2018
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 28dic2018
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending / 3gen2019
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending / 27gen2019
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 11dic2019
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending /17dic2019
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending / 10gen2020
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 29dic2020
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending / 4gen2021
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending / 28gen2021
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 10feb2022
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 06mar2022
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 24mag2023
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 17giu2023
Aree inondabili da storico evento (HAND, inSAR ML, SAGA)
Il dato WATER rappresenta la presenza di acqua, generalmente derivata da un'analisi di altezza sopra il livello di drenaggio (come nel caso del HAND) combinata con altre variabili come la topografia, la pendenza, l'umidità e può essere utilizzato per indicare aree in cui si verifica l'accumulo d'acqua o aree inondate, potenzialmente in relazione a eventi di inondazione.
Donchyts, Gennadii, Hessel Winsemius, Jaap Schellekens, Tyler Erickson, Hongkai Gao, Hubert Savenije, and Nick van de Giesen. "Global 30m Height Above the Nearest Drainage (HAND)", Geophysical Research Abstracts, Vol. 18, EGU2016-17445-3, 2016, EGU General Assembly (2016).
I valori di HAND 30m (Height Above Nearest Drainage) rappresentano l'altezza rispetto alla rete di drenaggio (corsi d'acqua) su un DEM (Digital Elevation Model). Questi valori sono utili per analizzare il rischio di inondazione o la potenziale esposizione a eventi di alluvione in relazione alla topografia del terreno.
Donchyts, Gennadii, Hessel Winsemius, Jaap Schellekens, Tyler Erickson, Hongkai Gao, Hubert Savenije, and Nick van de Giesen. "Global 30m Height Above the Nearest Drainage (HAND)",
Geophysical Research Abstracts, Vol. 18, EGU2016-17445-3, 2016, EGU General Assembly (2016).
Classificazione non supervisionata immagine interferometrica RGB (gennaio 2018 - gennaio 2019) con algoritmo KMeans-classification per determinare pixel correlati delle aree potenzialmente inondabili e dei suoli umidi "flood mapping".
Calcolo indice di umidità (SAGA Wetness Index), simile all'indice di umidità topografica (TWI), che si basa sul calcolo di un bacino idrografico modificato (Modified Catchment Area) da un DEM (Digital Elevation Model) prodotto da immagini satellitari Sentinel-1A. Il calcolo di questo indice, grazie a specifici algoritmi SAGA, è utile alla previsione di aree potenzialmente inondabili in caso di eventi meteorologicamente estremi che, nella fattispecie, ha restituito 5 (cinque) scenari attesi.
Immagine satellitari utilizzate (coppia interferomentrica):
Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / Descending / 26gen2018
Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / Descending / 27gen2019
Change detection
Calcolo di un composito RGB già processato in precedenza dell'impronta urbana da immagini satellitari inSAR - con arco temporale di cinque anni (dicembre 2018 - dicembre 2023) - per l'individuazione dei cambiamenti in base alle immagini di ampiezza e alla stima della coerenza interferometrica. Classificazione auto-supervisionata (machine learning) dei cambiamenti con l'algoritmo KMeans-classification senza etichettatura manuale, ma automatizzata, utilizzando i cambiamenti evidenti nella differenza di backscatter nella banda di colore blu.
Utilizzo di una mappa degli elementi geomorfologici, elaborata in precedenza con il "machine vision" da DTM a 5 m. Estrazione del raster degli elementi geomorfologici utilizzando il layer della classificazione auto-supervisionata come maschera. Il prodotto finale ha restituito una mappa dei cambiamenti della superficie del suolo, tipico di aree instabili come una frana in movimento o forti modifiche nell'uso del suolo.
Sentinel-1B IW Level-1 SLC Product / Descending / 22dic2018
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 14dic2023
Calcolo e analisi multitemporale dell'indice NDWI (Normalized Difference Water Index) per individuare i cambiamenti di umidità dei suoli nelle aree percorse dal fuoco.
Calcolo e analisi multitemporale dell'indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) per individuare i cambiamenti di biomassa agro-forestale (aree percorse dal fuoco, operazioni forestali, attività agricole).
Immagini satellitari utilizzate:
Sentinel-2B / 11-LUG-2023 / MSI_Level-2A
Sentinel-2B / 09-SET-2023 / MSI_Level-2A
Sentinel-2A / 04-OTT-2023 / MSI_Level-2A
Incendi (classificazione superviosionata)
I dati rappresentano i risultati di un classificatore Random Forest addestrato per classificare l'indice relativizzato RBR in quattro categorie diverse, legate agli incendi in base alla loro intensità. Le classi identificate includono incendi ad alta intensità, incendi a media intensità, incendi a bassa intensità e aree non incendiate.
Gravità di ustione classificazione dall'11 luglio al 4 ottobre 2023 con precisione complessiva del modello sui dati di test del 93.14%.
Gravità ustione classificazione dal 30 giugno all'8 settembre 2024 con precisione complessiva del modello sui dati di test del 95.88%.
Tessitura
Elaborazione GEE con specifico script e classificazione da dataset di OpenLandMap (EnvirometriX Ltd - USDA) per argille e sabbie, basate sui valori di percentuale in peso. contenuto di argilla (%). Contenuto di argille e sabbie in % (kg/kg) a 6 profondità standard (0, 10, 30, 60, 100 e 200 cm) a 250 m di risoluzione, nel caso specifico la profondità considerata è 0.
Citazione: Tomislav Hengl. (2018). Clay content in % (kg / kg) at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution (Version v02) [Data set]. 10.5281/zenodo.1476854 - https://doi.org/10.5281/zenodo.1476854
Citazione: Tomislav Hengl. (2018). Sand content in % (kg / kg) at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution (Version v02) [Data set]. 10.5281/zenodo.1476851 - DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.1476851
Impronta urbana
Calcolo dell'impronta urbana da immagini inSAR, con arco temporale di cinque anni, per l'individuazione dei cambiamenti in base alle immagini di ampiezza e alla stima della coerenza interferometrica.
Sentinel-1B IW Level-1 SLC Product / Descending / 22dic2018
Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 14dic2023
Citazione: L'Erario, V. (2024). GeoMorphoGuard [Data set]. SATmonitoring di Vito L'Erario. https://doi.org/10.5281/zenodo.14537432 - Organization
- SATmonitoring di Vito L'Erario
- Person
- Vito L'Erario
- vito.lerario (at) satmonitoring.it
- Phone
- +39 392-365-7398
- Website
- https://www.satmonitoring.it
- Projection
- EPSG:32633
- Extent
- 520370.91720000002533197, 4505633.1403999999165535, 617784.76430000003892928, 4564811.1403999999165535
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